基于改进蚁群算法的机器人路径规划

本文主要结合蚁群算法对机器人路径规划进行了系统的研究。针对蚂蚁在搜索路径过程中落入障碍物陷阱而造成算法停滞的现象,提出了蚂蚁系统回退策略。为了检验改进型算法的性能,基于MATLAB软件设计了仿真程序。仿真结果表明：对基本蚁群算法的改进,提高了算法的有效性和鲁棒性,增强了蚁群算法在机器人路径规划中的适应能力。     

改进蚁群算法在机器人路径规划上的研究

基于蚁群算法在路径规划过程中出现收敛速度慢、易陷入局部最优,且在复杂环境下的寻优能力弱等缺陷,提出了一种适用于机器人路径规划的改进蚁群算法。在预规划路径基础上建立初始信息素矩阵,避免算法前期盲目搜索,提高搜索速度;将改进蚁群算法和A*算法进行有机融合,进一步提高蚁群算法搜索方向性和收敛速度。制定信息素更新规则时引入拐点评价函数,提高搜索路径的光滑性,提高机器人安全性和降低能耗;提出回退策略有效减少蚂蚁死亡数量,提高路径规划方法的鲁棒性。仿真实验表明,在相同的环境下,改进的蚁群算法在机器人路径规划中搜索效率和收敛速度明显优于其他算法。     

改进蚁群算法在迷宫路径寻优中的应用研究

针对机器人在障碍环境下寻找最优路径的问题,提出了一种动态环境下的机器人路径规划的仿生算法.该算法采用栅格法对场地建模,并模拟蚂蚁的觅食行为,由多只蚂蚁协作完成最优路径的搜索.搜索过程采用了概率搜索策略和自适应调整信息素的方法,使得搜索策略更有效.仿真实验结果表明,在场地复杂的情况下,该算法可以有效地规划出最优路径.     

基于栅格法的机器人路径规划蚁群算法

描述了一种静态环境下的机器人路径规划仿生算法．该算法用栅格法对场景进行建模,模拟蚂蚁的觅食行为,由多只蚂蚁协作完成最优路径的搜索．搜索过程采用了概率搜索策略、最近邻居策略和目标导引函数,使得搜索过程极为迅速高效．仿真实验结果表明,即使在障碍物非常复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径,且能进行实时规划,效果十分令人满意．     

一种改进的机器人路径规划蚁群算法

描述了一种静态环境下机器人路径规划的改进蚁群算法．该算法使用栅格法对机器人的工作空间进行建模．通过模拟蚂蚁的觅食行为,使蚂蚁在起始点和目标点之间采用折返的方式完成最优路径的搜索,增强了蚂蚁搜索的多样性;搜索过程采用“惯性原则”和最大信息素搜索策略,使蚂蚁对最优路径更为敏感;同时,根据信息素在栅格模型中散播的特点,提出一种新的信息素更新策略和散播方式,加快解的收敛速度．仿真结果验证了该算法的有效性,即使在障碍物复杂的地理环境,用本算法也能迅速规划出最优路径．     

基于构型空间法的机器人路径规划研究

提出了一种静态环境下的机器人路径规划仿生算法，该算法用构型空间法对场景进行建模，模拟蚂蚁群体觅食的智能行为，由多只蚂蚁协作完成最优路径的搜索。搜索过程在基于蚁群优化算法的基础上增加了最近邻居策略和目标导引函数，使搜索过程快速高效。并在实验环境中对机器人路径规划进行仿真，结果显示在多障碍物下也能迅速规划出最优路径，表明研究的可行性和有效性。     

基于改进蚁群和DWA算法的机器人动态路径规划

路径规划技术是移动机器人研究领域中的一个重要分支,使得机器人能够在多障碍物环境中安全快速地找到一条相对最优路径.针对全局路径规划时蚁群算法盲目性搜索、易陷入局部最优、收敛速度慢以及局部路径规划时DWA算法难以有效地规避动态障碍物等问题,提出一种改进蚁群算法与DWA算法的融合算法.首先,采用GRRT-Connect算法不等分配初始信息素,解决陷阱地图中局部最优问题;然后,增加蚁群接力搜索方法以解决蚂蚁禁忌表自死锁问题,并利用切片取优方法优化最优路径选择机制得到全局最优路径;接着,以最优路径关键点为子目标点运行DWA算法,提出自适应调节速度方法进行最优行驶;最后,提出预计算方法规避动态障碍物达到局部规划效果.仿真结果表明,与现有文献结果相比,融合算法最优路径长度缩短了10.28%,收敛速度加快了6.55%,验证了所提出算法的有效性和优越性.     

基于侦察蚁和觅食蚁协作的机器人路径规划算法

根据对真实蚂蚁的最新研究成果,提出了一种全新的机器入路径规划蚂蚁算法.该算法由两组侦察蚁采用最近邻侦察搜索策略相向搜索出一条较优路径,再由一组觅食蚁通过在该路径附近觅食实现对该路径的优化,从而得到一条优化的路径.计算机仿真实验结果表明,算法收敛速度提高显著,且在障碍物非常复杂的地理环境,也能迅速规划出最优或基本最优的路径,效果令人满意.     

基于侦察蚁和觅食蚁协作的机器人路径规划算法

根据对真实蚂蚁的最新研究成果,提出了一种全新的机器人路径规划蚂蚁算法.该算法由两组侦察蚁采用最近邻侦察搜索策略相向搜索出一条较优路径,再由一组觅食蚁通过在该路径附近觅食实现对该路径的优化,从而得到一条优化的路径.计算机仿真实验结果表明,算法收敛速度提高显著,且在障碍物非常复杂的地理环境,也能迅速规划出最优或基本最优的路径,效果令人满意.

     

基于改进蚁群算法的机械手三维操作路径规划

提出一种改进的蚁群算法,实现机械手在三维栅格模型中进行最优操作路径规划。利用该蚁群算法模拟蚂蚁的觅食过程,使蚂蚁在初始点和目标点之间采用"惯性原则"和最大信息素启发策略完成最优操作路径的搜索。仿真实验验证了该方法在机械手操作路径规划应用中的有效性。即使在复杂的操作环境中,该方法也可以迅速地规划出最优操作路径。     

蚁群算法在移动机器人路径规划中的应用综述

路径规划是移动机器人领域的一个研究热点,蚁群算法在移动机器人的路径规划得到广泛应用。介绍了常见的几种蚁群算法,从蚁群算法结构、参数选取及优化、信息素优化等方面对已有的蚁群算法方法进行了分类综述,同时对多蚁群优化算法、融合蚁群算法在移动机器人路径规划的应用进行了分类比较与分析。从蚁群算法的理论研究、算法融合、多蚁群算法研究等方面对蚁群算法在移动机器人路径规划中的未来研究内容和研究热点进行展望。     

基于变步长蚁群算法的移动机器人路径规划

针对传统蚁群算法以及双层蚁群算法在路径规划中存在搜索效率低、收敛性较慢以及成本较高的问题,本文提出了变步长蚁群算法。该算法扩大蚁群可移动位置的集合,通过对跳点的选择以达到变步长策略,有效缩短移动机器人路径长度;初始化信息素采用不均匀分布,加强起点至终点直线所涉及到栅格的信息素浓度平行地向外衰减;改进启发式信息矩阵,调整移动机器人当前位置到终点位置的启发函数计算方法。试验结果表明:变步长蚁群算法在路径长度及收敛速度两方面均优于双层蚁群算法及传统蚁群算法,验证了变步长蚁群算法的有效性和优越性,是解决移动机器人路径规划问题的有效算法。     

改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题,提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先,利用同步双向A^*算法对蚁群算法的信息素进行优化,并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,从而使算法的全局寻优速度更快,缩短移动机器人的路径长度;进一步地,将静态路径用于鸽群算法的初始化;然后,利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划,通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题,利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化,从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后,利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明,该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径,且收敛速度快,适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。     

改进蚁群和鸽群算法的机器人路径规划

针对复杂环境下移动机器人路径规划中存在的迭代速度慢和路径欠优等问题，提出将全局与局部规划算法相结合的路径规划方法。首先，利用同步双向A^*算法对蚁群算法的信息素进行优化，并对蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进，从而使算法的全局寻优速度更快，缩短移动机器人的路径长度；进一步地，将静态路径用于鸽群算法的初始化；然后，利用改进的鸽群算法对移动机器人进行了局部路径规划，通过引入模拟退火准则的方法解决局部最优问题，利用对数S型传递函数对鸽群数量的步长进行优化，从而能更好地避免与动态障碍物的碰撞。最后，利用B样条曲线对路径进行平滑化和重规划。仿真结果表明，该方法在全局静态和局部动态阶段均能生成路径长度短、评价值低的平滑路径，且收敛速度快，适合移动机器人在动态复杂环境中的穿行。     

基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人规避障碍和寻找最优路径问题,提出一种基于改进的蚁群算法的解决策略,并编制相应程序进行验证。仿真过程分为两个基本阶段：适应阶段和协同工作阶段。在前阶段,各局部解根据规则不断调整自身结构;后阶段各局部解通过信息交流,产生全局最优解。与传统的算法比较,它可以避免陷入过早收敛,能实现移动机器人在较短时间内找到最佳路径并规避障碍。     

动态环境下基于蚁群算法的实时路径规划方法*

提出了一种实现移动机器人在复杂动态环境下进行实时路径规划的新方法。该方法首先利用模糊逻辑来描述机器人局部环境模型;然后采用改进的蚁群系统算法快速地搜索出局部最优路径,并在此路径的引导下,结合机器人滚动规划方法,实现移动机器人在复杂动态环境下的实时路径规划。该方法不仅能克服传感器测量误差等引起环境信息的模糊性和不确定性的影响,还可以充分发挥蚁群算法的群体智能优势来保证系统规划的实时性。仿真结果表明该算法的有效性和可行性。     

基于惯性蚁群算法的机器人路径规划

栅格环境下蚁群算法规划出的移动机器人路径存在运行慢、路径弯多、转折次数多、局部最优等问题。为获得较优路径,提出了惯性蚁群算法。在传统蚁群算法规划的路径上,采用惯性优化原理,对每一个节点进行遍历,当两个节点间的优化路径上无障碍物时,将中间节点删除,换成优化路径。根据优化信息,动态调整信息素挥发系数,提高了算法环境适应能力。仿真结果表明,相比传统蚁群算法,惯性蚁群算法能更快地找到较优路径,能有效优化路径质量。     

基于自适应机制改进蚁群算法的移动机器人全局路径规划

针对基本蚁群算法在二维静态栅格地图下进行移动机器人路径规划时出现的搜索效率低下、收敛速度缓慢、局部最优解等问题,提出一种自适应机制改进蚁群算法,用于移动机器人在二维栅格地图下的路径规划.首先采用伪随机状态转移规则进行路径选择,定义一种动态选择因子以自适应更新选择比例,引入距离参数计算转移概率,提高算法的全局搜索能力以及搜索效率;然后基于最大最小蚂蚁模型和精英蚂蚁模型,提出一种奖励惩罚机制更新信息素增量,提高算法收敛速度;最后定义一种信息素自适应挥发因子,限制信息素浓度的上下限,提高算法全局性的同时提高算法的收敛速度.在不同规格的二维静态栅格地图下进行移动机器人全局路径规划对比实验,实验结果表明自适应机制改进蚁群算法具有较快的收敛速度,搜索效率明显提高且具有较好的全局搜索能力,验证了所提算法的实用性和优越性.     

基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法

针对移动机器人在复杂地图环境中移动耗时长、易陷入局部最优等问题,设计了一种基于双向搜索的改进蚁群路径规划算法。基于K-means算法对地图预处理,量化地图的局部复杂度程度,并将局部环境信息融合到状态转移概率函数,使机器人优先选择在复杂程度小的区域进行寻优,减少路径拐点。设定双向搜索规则,改进启发函数,提高算法的局部方向搜索精度和全局搜索效率。针对蚁群算法中蚂蚁遇到U障碍物陷入死锁的问题,提出死锁判断系数,增加了有效蚂蚁的数量,进一步提高了算法性能。仿真结果表明所设计的算法在复杂地图环境中相较于传统蚁群算法移动机器人的路径搜索效率更高。     

复杂环境下基于贝叶斯决策的机器人路径规划

提出了一种基于贝叶斯决策的机器人路径规划蚂蚁算法,该算法在路径节点选择方式上采用贝叶斯模型,通过后验概率对候选节点进行评估,解决了用传统蚂蚁算法进行路径规划时容易陷入局部最优的问题。仿真实验表明,机器人应用该算法可在复杂障碍环境下快速规划出一条全局优化避障路径。